| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 红外轴温探测技术的发展和研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 铁路轴温探测设备 | 第10-11页 |
| 1.2.2 铁路轴温探测中热轴状态的判别方法 | 第11-12页 |
| 1.3 线阵式红外轴温探测系统概述 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 轴温数据处理技术分析 | 第17-23页 |
| 2.1 轴温波形的分析 | 第17-19页 |
| 2.1.1 轴温变化过程 | 第17页 |
| 2.1.2 轴温波形生成 | 第17-18页 |
| 2.1.3 异常波形介绍 | 第18-19页 |
| 2.1.4 车速对波形的影响 | 第19页 |
| 2.2 轴温处理技术分析 | 第19-21页 |
| 2.2.1 线阵式红外探测器的轴温波形分析 | 第19-20页 |
| 2.2.2 线阵式红外探测器采集的轴温数据模型与格式 | 第20页 |
| 2.2.3 轴温数据处理技术的确定 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 轴温数据融合处理研究 | 第23-33页 |
| 3.1 多探测器数据融合模型 | 第23页 |
| 3.2 多探测器轴温数据融合应用 | 第23-30页 |
| 3.2.1 多探测器数据融合概念 | 第23-24页 |
| 3.2.2 多探测器数据融合预处理 | 第24-26页 |
| 3.2.3 多探测器数据融合 | 第26-30页 |
| 3.3 轴温数据融合评价 | 第30-32页 |
| 3.3.1 融合准确度评价 | 第30-31页 |
| 3.3.2 融合效率评价 | 第31页 |
| 3.3.3 评价总结 | 第31-32页 |
| 3.4 多探测器数据融合模型可行性验证 | 第32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 判别模型与方法研究 | 第33-53页 |
| 4.1 热轴探测与判别模型 | 第33-34页 |
| 4.1.1 热轴成因及探测原理 | 第33页 |
| 4.1.2 热轴判别模型的确立 | 第33-34页 |
| 4.2 热轴判别方法研究 | 第34-51页 |
| 4.2.1 改进变步长 BP 神经网络 | 第34-39页 |
| 4.2.2 改进型变步长 BP 神经网络应用 | 第39-44页 |
| 4.2.3 D-S 证据估计理论 | 第44-46页 |
| 4.2.4 D-S 证据估计应用 | 第46-51页 |
| 4.3 应用结论 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 数据挖掘在系统中初步应用 | 第53-69页 |
| 5.1 数据挖掘简介 | 第53-55页 |
| 5.1.1 数据挖掘概念与发展 | 第53-54页 |
| 5.1.2 数据挖掘的数据来源 | 第54页 |
| 5.1.3 数据挖掘步骤 | 第54-55页 |
| 5.2 轴温数据挖掘目标与模型 | 第55-56页 |
| 5.2.1 轴温数据挖掘目标 | 第55页 |
| 5.2.2 轴温数据挖掘模型 | 第55-56页 |
| 5.3 轴温数据挖掘设计 | 第56-57页 |
| 5.3.1 轴温挖掘技术框架 | 第56页 |
| 5.3.2 轴温挖掘技术流程 | 第56-57页 |
| 5.4 轴温数据挖掘实现 | 第57-67页 |
| 5.4.1 轴温数据预处理 | 第57-58页 |
| 5.4.2 轴温关联规则实现 | 第58-61页 |
| 5.4.3 轴温决策树实现 | 第61-67页 |
| 5.5 轴温数据挖掘应用前景 | 第67-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间学术成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |